Иван Вахмянин, Visiology:
Наша стратегическая цель - промышленная аналитика

Иван Вахмянин: Факторов, приводящих к старту BI-проекта, на практике довольно много, но основных три – внешние факторы, внутренние и технологическая потребность. Внешним фактором могут быть требования регуляторов в плане предоставления отчетности. Если это холдинг, требования по отчетности к своим предприятиям могут предъявляться управляющей организацией.

Иван Вахмянин: Внутренняя отчетность, когда собственник или руководитель бизнеса хочет понять, как организация работает, какова ее операционная, производственная, финансовая эффективность. Ему нужна эта информация для внутреннего использования. Конкретным побуждением в этом случае становится, как правило, бизнес-проблема. Например, сервисная компания понимает свою неконкурентоспособность по качеству обслуживания. И чтобы эту проблему решить, необходимо понять, какие факторы на это влияют, где можно взять информацию и как повлиять на эту ситуацию. Сразу отмечу, что, когда триггером для проекта является бизнес-проблема – это, как правило, самое качественное и быстрое внедрение BI. Потому что мы идем от того «что», а не от того «как».

Иван Вахмянин: Бывают случаи, когда внедрение BI обусловлено технологическими или организационными потребностями. Например, в компании меняют учетную систему, что может стать хорошим поводом пересмотреть и бизнес-аналитику. Или, другой пример, - работающая в компании BI-система устарела, ее возможностей стало не хватать пользователям. В этом случае решаются те же старые задачи, но на новом уровне - лучше, технологичнее. Такого рода проекты также бывают хорошими, потому что существуют проработанные требования. Старая система фактически формирует требования для новой, хотя подводные камни и здесь могут быть. Например, когда знания не были своевременно формализованы и сохранены, и после увольнения сотрудников оказались утеряны. В этом случае могут понадобиться компетенции интегратора или внешнего консультанта.

Иван Вахмянин: В случае вешних требований инициирует проект, как правило, CFO. Если фактор – некая конкретная проблема организации, то это либо генеральный директор, либо представитель менеджмента. И технологическая смена системы – это CIO. Есть еще одно направление - в рамках общего тренда на цифровую трансформацию. Многие организации создают внутри отдельную цифровую инициативу, которой занимается отдельный человек – CDO (Chief Digital Officer), и которая является в первую очередь исследовательским подразделением. Такой человек тоже может оказаться драйвером внедрения новых аналитических систем. Его могут заинтересовать новые разработки на базе технологий машинного обучения, искусственного интеллекта и так далее.

Иван Вахмянин: Основные наши проекты – второго класса, когда существует конкретная проблема, которую руководитель хочет решить. Регуляторных проектов мало - они реализуются, как правило, в банковском секторе, а у них свои решения, которые они меняют неохотно. Хотя, и регуляторное направление, и технологическое, – растущие. В технологическом сегменте основной драйвер – импортозамещение. Этот фактор действует не только в сегменте государственных и квазигосударственных организаций, но и в коммерческом секторе, желающем обезопаситься и от санкций, и от валютных рисков. По тематике цифровой инициативы мы тоже наблюдаем рост, хотя и небольшой в масштабах рынка.

Иван Вахмянин: У компании Polymedia - основном интеграторе по внедрению платформы Visiology, большой опыт работы с госструктурами как в России, так и в странах СНГ. Соответственно, значительная часть наших клиентов – государственные организации, так сложилось исторически. Вместе с тем, больше половины наших клиентов – представители коммерческого сектора экономики, причем самой различной отраслевой специализации. Хотя, наиболее перспективным направлением нам видится промышленность, и в будущем году мы планируем сфокусироваться на промышленности в плане доработки инструментов, совершенствования сервисов интегратора.

Иван Вахмянин: Драйверы, обуславливающие необходимость доработки BI под требования промышленности, связаны, во-первых, с изменением ИТ-инфраструктуры промышленных предприятий. Раньше она была исторически жестко разделена на корпоративное ИТ (ERP, классический BI и т.д.) и на ПО, связанное непосредственно с производством (SCADA, MES). Между этими двумя слоями была пропасть. Но с развитием новых технологий, в частности – IoT-платформ, больших данных – мы начинаем наблюдать сближение и пересечение этих двух сфер.

Иван Вахмянин: Это создает и сложности, и возможности. Технологическая сложность в том, что аналитическая система должна уметь получать, объединять и анализировать все данные - и бизнеса, и производства. И при этом учитывать нюансы технологических данных, которые, в отличие от финансовых, являются более контекстно-зависимыми. Промышленный датчик показывает, например, 100 градусов, и делает это всегда с определенной погрешностью, которую следует учитывать. Промышленная аналитика вообще сильно зависит от контекста, вне контекста она просто не работает. С другой стороны, это еще и требование новых компетенций. Раньше специалисты, занимающиеся SCADA, и те, кто занимается бизнес-аналитикой, работали в разных подразделениях, сегодня же они объединяются. BI-систему нужно делать так, чтобы в ней нашли себя и те, и другие.

Иван Вахмянин: Я бы начал с того как не следует выбирать ИТ-партнера. Мы постоянно сталкиваемся с практикой опросников. Выбор партнера заказчики обычно начинают с составления огромного полотна с критериями – вопросами, которое рассылается потенциальным подрядчикам с целью заполнения. Но дело в том, что BI-портфолио сильно сегментировано и не существует универсальных систем, которые бы в одиночку закрывали все задачи информационно-аналитической системы. Даже в случае таких провайдеров как Oracle, Microsoft, SAP и IBM речь идет о наборе специализированных продуктов, частично перекрывающих друг друга. Соответственно, при заполнении опросника возникает много нюансов интерпретации вопросов. Например, вопрос о максимальном объеме поддерживаемых данных. На практике ответ на него зависит от многих факторов - программно-аппаратное обеспечение, количество пользователей, профиль нагрузки, характер данных, так что любой ответ будет, по сути, формальным. Второй важный момент – нужно с осторожностью относиться к рейтингам. Первый посыл – открыть квадрант Gartner или Forrester, и начать тестировать вендоров из правого верхнего угла. Это полезный источник информации, но следует понимать, что для конкретной задачи наилучшим может быть нишевое решение, вообще отсутствующее в такого рода рейтингах. Следует помнить и о том, что чем «правее и выше» компания в квадранте, тем она менее гибкая в плане решения специфических задач клиента.

Иван Вахмянин: Во-первых, следует ясно понять, что требуется сделать, после чего четко сформулировать задачу. Во-вторых – дать прокомментировать это вендору, как он собирается это решать. На основании его комментариев сразу будет очевиден уровень его компетенции. Грамотный вендор расскажет не только о том, как планирует решать задачи, сколько это будет стоить, но и опишет существующие ограничения. И третье – proof of concept, или, говоря иначе, пилотный проект. Это трудоемко, ресурсозатратно, в том числе – со стороны заказчика, которому надо подготовить тестовые данные, сделав их анонимными и многое другое. Но это точно окупается, потому что стоимость переделывания всей системы заново, если проблема вдруг обнаруживается после внедрения, намного выше.

Иван Вахмянин: Особое внимание следует обратить на техническое задание – чем глубже оно проработано, тем адекватней будет договор и ниже стоимость работ. Любой интегратор сделает технико-коммерческое предложение под любое ТЗ, но чем оно расплывчатей, тем рискованней проект, и тем больше рисков будет заложено интегратором в стоимость. И если нет возможности сделать полное ТЗ на весь проект, лучше разбить его на отдельные этапы – на проектирование и на реализацию. Причем привлечь на этапе создания ТЗ либо интегратора, либо консалтинговую компанию.

Иван Вахмянин: Основных этапов три - предпроектное обследование, реализация и опытная эксплуатация. В последнее время наблюдается тенденция минимизации ТЗ на первоначальное внедрение с тем, чтобы как можно раньше начать опытную эксплуатацию, а дальше уже дорабатывать систему под актуальные задачи, исходя из модели почасовой оплаты. Это оправданный подход, потому что BI-система должна быть живой.

Иван Вахмянин: На этапе проектирования важна вовлеченность всех ответственных лиц со стороны предприятия – бизнес-пользователей, спонсора проекта, представителей топ-менеджмента. Если в BI-проект вовлечены только ИТ-специалисты, высока вероятность сделать систему, которая не оправдает ожидания руководства. На этапе реализации важно соблюдение сроков сдачи. А вот дальше, при опытной эксплуатации, появляется простор для различных метрик с целью оценки степени использования системы. Если BI-система используется - она хорошо работает, нет – плохо.

Иван Вахмянин: Первый этап – работа с документами, обследование, рисование схем, создание моделей данных, прототипирование. На этапе разработки – PMBoK и другие проектные практики, управление рисками и ожиданиями. На этапе опытной эксплуатации важно упорядочить обратную связь от пользователей, мониторить ее на базе либо корпоративного сервис-деска, либо интегратора.

Иван Вахмянин: На стороне заказчика обязательно должна быть рабочая группа, в которую должны входить ИТ-специалисты, представители бизнес-подразделений, бизнес-аналитики. Их соотношение в рабочей группе и общее количество зависит от конкретных задач, решаемых в ходе проекта.

Иван Вахмянин: Если мы говорим о корпоративной бизнес-аналитике, это на 100% критично. Внедрение BI-системы обязательно влияет на бизнес-процессы и на взаимоотношения людей, поскольку изменит KPI многих специалистов, их карьерный рост. И если поддержки топ-менеджера нет, то велика вероятность того, что некоторые специалисты будут тормозить процесс внедрения. Конечно, есть и исключения, когда участие генерального директора не требуется – например, аналитика внедряется с целью мониторинга загрузки серверов, отказоустойчивости и не выходит за эти рамки.

Иван Вахмянин: Самое важное – наличие ресурсов и компетенций, это и необходимо обеспечить, потому что BI-системе нужна постоянная поддержка. На стороне заказчика эта поддержка может быть минимальной, основную нагрузку может брать на себя интегратор. Специфика BI – заказчику нужно выстраивать процесс управления данными, то есть проверять, что данные правильно получаются, корректно преобразовываются и что доступ к ним имеют те, кто имеет на это право. И это может сделать только сама организация. Если этим не заниматься постоянно, то BI-система проработает недолго.

Иван Вахмянин: Мы вышли на рынок недавно – лишь в прошлом году, а предпродажный цикл по такого рода проектам длительный – может достигать года. Поэтому завершенных проектов пока немного – порядка десяти. В стадии реализации – несколько десятков.

Иван Вахмянин: Компания ТЭК-Торг успешно внедрила на платформе Visiology аналитику закупок на электронной торговой площадке, где совершают корпоративные закупки крупные компании - Роснефть, РЖД и ряд других. Это был необычный BI-проект, поскольку необходимо было создать не внутреннюю аналитическую систему, а – внешнюю, через которую клиенты компании могли бы анализировать, что у них происходит с закупками, в самых разных разрезах – конкуренция, наличие представителей СМБ, наилучшее распределение заявок и многое другое. Проект еще интересен и тем, что на этапе рассмотрения заявок мы конкурировали с западными решениями, не было требования импортозамещения. Наше решение было выбрано по коммерческим соображениям.

Иван Вахмянин: В самом ближайшем времени мы запустим в составе платформы Visiology полноценный модуль планирования и бюджетирования на базе встроенной системы сбора данных многомерной структуры. На этом направлении мы планируем конкурировать с такими продуктами как Oracle Hyperion Planning. Второе направление – мы продолжаем развивать продвинутую аналитику. Вскоре у нас появится модуль, реализованный на базе современных алгоритмов, при помощи которого бизнес-пользователи смогут реализовывать аналитику с применением машинного обучения. И третье направление – внедрение в состав платформы технологий искусственного интеллекта, которые радикальным образом снизят трудовые затраты на подготовку отчетности. Все эти решения будут объявлены на нашей ноябрьской конференции BI 4.0 «Лучшие практики и тренды анализа данных для повышения эффективности бизнеса». В дополнение к перечисленному, до конца года запланирован полный переход на Linux. Решение на его базе станет основной серверной версией. Что касается стратегических планов, то в будущем году наша цель – упомянутая нами в начале интервью промышленная аналитика.